Säker och skalbar AI med Kubernetes – där DevOps möter SecOps

Jasmina Dimitrievska
30 okt.
3 min läsning

Generativ AI är inte längre experiment – det är drift.

När företag vill ta kontroll över sina språkmodeller och bygga egna AI-lösningar i Kubernetes, behövs både DevOps-precision och SecOps-disciplin.

På SDNit hjälper vi organisationer att köra open-source AI-modeller på ett sätt som är skalbart, säkert och kostnadseffektivt – utan att låsa sig till någon leverantör.

Varför inte bara köra AI i molnet?

Det är lätt att tänka ”vi kör bara AWS Bedrock, SageMaker eller Google Vertex AI”. Men för många DevOps-konsulter, Cloud-konsulter och AI-team räcker inte de plattformarna.

Om du:

vill ha full kontroll över din modell,
kör en egen fine-tuned LLM,
behöver optimerad GPU-användning,
eller jobbar med quantized modeller för att minska kostnaderna,

… då blir de managed lösningarna snabbt för trånga. Serverless är perfekt för prototyper – men inte för AI i produktion.

Därför väljer fler Kubernetes

Kubernetes är inte svaret på allt, men för AI-infrastruktur i produktion är det svårt att slå. Här får DevOps-experter och AI/MLOps-konsulter full kontroll över prestanda, kostnader och skalning.

Fördelarna är tydliga:

Skalbarhet: horisontell autoskalning, GPU-awareness och effektiv resursanvändning.
Portabilitet: kör på GCP (GKE), AWS EKS eller on-prem – du väljer.
Observability: plugga in Prometheus, Grafana och OpenTelemetry.
Resurseffektivitet: utnyttja GPU-kluster optimalt med spot-noder och node affinity.
Kontroll: inga vendor-låsningar – du äger stacken.

Här kan infrastrukturkonsulter och DevOps-konsulter komma in i bilden – de kan bygga miljöer som håller även när belastningen ökar kraftigt.

Den moderna AI-stackens byggstenar

1. Modellserver – vLLM, TGI eller Triton?

vLLM är idag guldstandarden för öppen inferens. Stöd för batching, token streaming och quantisering.
TGI (Text Generation Inference) är Hugging Face-optimerad och enkel att integrera.
NVIDIA Triton är enterprise-klass men kräver mer setup.

Vårt råd: börja med vLLM – stabilt, snabbt och community-stöttat.

2. GPU-noder – grunden för prestanda

Bygg en dedikerad GPU-node pool med taints, labels och node affinity. Installera NVIDIA device plugin och drivrutiner på noderna. Här kan våra Cloud-konsulter och Infrastructure as Code-experter använda verktyg som Terraform och Ansible för att automatisera hela miljön.

3. Modell-lagring – snabbhet kontra flexibilitet

Det finns tre huvudvägar:

A. Baka in modellen i Docker-imagen (snabbast).

B. Hämta modellen vid start från S3 (mest flexibelt).

C. Använd delad PVC-volym (balans).

Vi rekommenderar oftast att baka in modellen för kortare starttid – men valet beror på hur ofta du byter version.

4. Autoskalning och prestanda

Använd HPA + KEDA för att skala baserat på GPU-belastning, latency eller antal förfrågningar. Kombinera med cluster autoscaler för full elasticitet. SDNit:s DevOps-konsulter kan hjälpa er finjustera skalningen så att driftkostnaden hålls nere utan att tumma på användarupplevelsen.

5. Observability och säkerhet

Att drifta AI-modeller handlar lika mycket om säkerhet och nätverk som om beräkningskraft.

Prometheus + Grafana ger total insyn i latency och GPU-användning.
OpenTelemetry spårar anrop över hela kedjan.
Zero Trust-säkerhetskonsulter säkrar modellåtkomst, API-nycklar och nätverkssegmentering.
SecOps-konsulter hanterar loggning, incidentberedskap och compliance.

AI utan säkerhet är en risk – inte en investering.

6. Kostnadsoptimering – prestanda utan slöseri

Utnyttja spot-GPU:er och skala ner när belastningen sjunker.
Quantisera modeller (INT4/INT8) för halverad VRAM-användning.
Mät token throughput och GPU-latens för smartare beslut.
Övervaka klustret kontinuerligt – annars rusar budgeten snabbt.

Här kombinerar vi DevSecOps-rådgivning med praktisk drift – balans mellan säkerhet, kostnad och prestanda.

När DevOps, NetOps & SecOps samarbetar

Det är i samspelet mellan DevOps, NetOps och SecOps som AI-projekt blir hållbara. DevOps ser till att infrastrukturen är automatiserad och reproducerbar. NetOps optimerar nätverksprestanda och minimerar latens. SecOps ser till att allt sker säkert och spårbart.